## STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS

## Novi Ika Harliyanti, Bangun Muljo Sukojo, Lalu Muhamad Jaelani
Program Studi Teknik Geomatika, FTSP, ITS, Surabaya, 60111, Indonesia Email : noviharliyanti@gmail.com

## Abstrak
Sea Surface Temperature (SST) is an important parameter used to determine the quality of  water. Many factors could affect the up tide or low tide of SST in a waters. That factors could be observed by comparing the SST in a waters for certain period. Madura Strait which is the estuary for large and small rivers have a SST that changes every season. The pattern of SST changes can be observed by using  multi-temporal image.
In this study used Terra / MODIS satellite images with 1 km of spatial resolution, so as to provide information on the distribution pattern of  SPL in the Madura Strait region. The value of  SST obtained from image processing by Brown and  Minnet(1999)  algoritm.  To  obtain  the  temperature  value  is  used  bands  of  20,  31,  and  32  which  must    be converted  into  brightness  temperature.To  get  this  SST  pattern  used  in  image  data  of  Terra  /  MODIS  for  six  years, from 2005 until 2010.
The SST pattern results are the monthly  and annual patterns. The results of data processing in the month that same with the month of groundtruth showed that R 2 = 71.91%. It means that imagery data could showed groundtruth data about 71.91%. Results of data processing  for six years showed that the monthly pattern, the highest SST occurred in October, which the results of image processing is 33.87°C. The annual pattern shows that each year varies. The factors that cause SST changes are sunlight intensity, rainfall, and wind.
Keywords: Sea Surface Temperature (SST), Madura Strait, Satellite Imagery TERRA MODIS

## PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara kepulauan yang memiliki potensi  melimpah  di  bidang  kelautan.  Hal  ini didukung dengan wilayah perairan laut yang lebih luas  daripada  wilayah  daratan,  yaitu  sekitar  5,8 juta  km 2 atau  mendekati  70%  dari  luas keseluruhan negara Indonesia.
Sea  Surface  Temperatur (SST)  atau  Suhu Permukaan  Laut (SPL)  adalah  salah  satu parameter  penting  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  kualitas  suatu  perairan.  Data  SPL dapat dimanfaatkan bukan saja untuk mempelajari  gejala-gejala  fisika  di  dalam  laut, tetapi  juga  dalam  kaitannya  dengan  kehidupan hewan  atau  tumbuhan.  Bahkan  dapat  juga dimanfaatkan  untuk  pengkajian  meteorologi (Nontji, 1987).
Begitu  juga  dengan  SPL  di  perairan  Selat  Madura yang dipengaruhi faktor tersebut akan mengalami perubahan tiap musim dan tahunnya. Oleh karena itu diperlukan suatu penelitian untuk memonitoring  perubahan  SPL  di  Selat  Madura, dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh,  yaitu  dengan  data  citra  satelit Moderate- resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) .
Adapun  permasalahan  yang  dibahas  pada penelitian  ini  dibatasi  pada wilayah  penelitian adalah  daerah  sekitar  perairan  Selat  Madura dan  Selat  Bali,  penelitian  yang  dilakukan adalah dengan membandingkan SPL hasil dari pengambilan  sampel  di  lapangan  di  Selat Madura  dengan  SPL  hasil  dari  pengolahan citra  menggunakan  algoritma  Brown  Minnet (1999)  di  bulan  yang  sesuai  dengan pengambilan  sampel  tersebut  serta  hasil penelitian  adalah  peta  sebaran  SPL  wilayah perairan Selat Madura.
Tujuan  penulisan  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  analisis  pola  perubahan  suhu  di perairan  Selat  Madura  dari  data  citra  TERRA MODIS  dan  memetakan  SPL  di  Selat  Madura selama enam tahun.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  peneltian  penelitian ini  adalah  Citra  satelit  TERRA  MODIS  level  IB resolusi  1  km  selama  enam  tahun.  Setiap tahunnya terdapat empat data citra yang diambil, yaitu  citra  bulan  Januari,  April,  Juli  dan  Oktober, Citra  Geolokasi  TERRA  MODIS  MOD03,  data  ini digunakan  untuk  penentuan  sudut  zenith  sensor yang  dibutuhkan  saat  pengolahan  algoritma  SPL, Peta  digital  Indonesia  skala  1:1000000  dari Bakosurtanal  yang  digunakan  sebagai  acuan koreksi  geometrik  dan  Data  lapangan  diambil secara in-situ di  beberapa  titik  lokasi  penelitian.
Data yang dikumpulkan di titik yang sama berupa sampel  SPL  dan  titik  koordinat  pengambilan sampel.
Sedangkan  peralatan  yang  dibutuhkan  adalah Software yang  digunakan  untuk  pengolahan citra adalah Enviroment for Visualizing Images (ENVI)  4.6.1  serta ArcGIS  9.3 untuk pembuatan layout peta,  sedangan  Peralatan yang  digunakan  untuk  pengukuran  SPL  di lapangan  adalah Water  Checker  TROLL  9500 Multi  Parameter  Series  S/N  47916 serta GPS navigasi untuk cek koordinat di lapangan.
Tahapan  pengolahan  data  citra  yang  dilakukan pada penelitian ini digambarkan pada diagram alir di bawah ini.
Citra TERRA/ MODIS Level 1B Georeferensi MODIS Pemotongan Band (Reflektan Band 3) Pemotongan Band (Emissive Band 20, 31, & 32) Pemotongan Citra Koreksi Geometrik RMSE ≤ 1 Citra Reflektan Band 3 Terkoreksi Citra Emissive Band 20, 31, 32 Terkoreksi Algoritma Cloud Masking Citra Cloud Masking Konversi Nilai Radiansi menjadi Brightness Temperatur Algoritma SPL Data Groundtruth Analisis Data SPL 1. Pola  SPL 6 Tahun 2. Peta  SPL 6 Tahun Citra MOD03 (Sensor Zenit) Ya Tidak Uji Validasi ≥ 70% Validasi Ya Tidak Peta Vektor Indonesia Subsetter Citra SPL

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Persamaan  untuk  algoritma Cloud  Masking adalah:
Cloud Masking = (B3 GE 0.2)*0+(B3 LT 0.2)*1…………….. (1)
Dimana :
B3 : band 3
GE : Greater Equal
LT  : Less Than
Persamaan  untuk  konversi  nilai  radiansi  menjadi Brightness Temperatur adalah:
I C C Tb 5 1 2 1 ln ………………...…(2)
Dimana:
Tb : Suhu kecerahan air (:K) C 1 :Konstanta radiasi yang bernilai 1.1911x10 8 W  m- 2 sr-1 μm 4 C 2 :konstanta radiasi yang bernilai 1.4388x10 4 K μm
λ  :panjang  gelombang  pusat  masing- masing band (central wavelenght)
Persamaan  untuk  algoritma  SPL  Brown  and Minnet 1999 adalah:
SST Modis  = C 1 + C 2 * T 31 + C 3 *T 3132 *T b +C 4 *(sec(θ)- 1)*T 3132 ……………. (3) Dimana: Tb : Band 20
Tabel  1.  Koefisien Brightness  Temperatur Band 31 dan 32 (ATBD Minnet, 1999)

## HASIL

## Georeferensi Citra
Proses  ini  dilakukan  untuk  memberikan  bentuk dan  posisi  sebenarnya  dari  citra.  Pada  tahap  ini dilakukan  beberapa  proses,  yaitu    proyeksi  peta dan koreksi duplikasi baris ( Bow-tie Correction ).
Pemotongan / Subsetting Terdapat  dua  jenis  pemotongan  atau subsetting, yaitu  Pemotongan  Band  / Spectral  Subsetting . Tahap ini band yang diambil adalah band 3 untuk file reflektan ,  sedangkan  untuk  file emissive diambil  band  20,  31,  dan  32.  Dan  pemotongan Citra  / Spatial  Subsetting .  Dilakukan  untuk membatasi  daerah  yang  akan  diolah  agar  lebih fokus terhadap daerah yang diteliti, yaitu wilayah Selat  Madura.  Dari  ukuran  asli  citra  dilakukan pemotongan menjadi 640x480 piksel.

## Koreksi Geometrik
Titik Ground Control Point (GCP) yang digunakan sebanyak 8 titik. untuk masing-masing citra, dengan RMSE masing-masing citra telah memenuhi yaitu sebesar ≤ 1.

## Pengolahan Citra Menggunakan Algoritma SPL
Algoritma SPL MODIS digunakan untuk menentukan  nilai  dari  SPL  di  wilayah  tersebut. Nilai  dari  konversi  radiansi  band  20,  31,  dan  32 yang  telah  menjadi brightness  temperature menjadi inputan pada algoritma SPL MODIS. Citra yang  dihasilkan  dari  algoritma  ini  harus  dikalikan dengan subsetter dan cloud  masking terlebih dahulu, sebelum akhirnya dibuat layout peta.

## Gambar 3 Citra Hasil Pengolahan SPL MODIS

## Cek Lapangan
Cek lapangan atau Groundtruth dilaksanakan pada 18  Oktober  2010  di  perairan  Selat  Madura. Adapun  data  yang  diambil  salah  satunya  adalah data  suhu  permukaan  laut  pada  lokasi-lakasi tertentu.  Hasil  temperatur  yang  diukur  langsung di lapangan pada waktu itu adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Data Hasil Groundtruth
No Posisi Titik Suhu (⁰C) Lintang Bujur 1 7 : 12,02 112:  46,633 31,88 7 : 12,146 112:  46,643 31,72 7: 12,103 112:  46,638 32,32 2 7 : 11,961 112:  46,728 31,77 7 : 11,932 112:  46,733 30,75 7 :11,912 112:  46,732 30,63 3 7 :11,691 112:  46,764 31,12 7 :11,690 112:  46,767 30,17 7 :11,690 112:  46,769 29,53 Koefisien ΔT ≤ 0,7 K ΔT > 0,7 K C 1 1,228552 1,69521 C 2 0,9576555 0,9558419 C 3 1,1182196 0,0873754 C 4 1,774631 1,199584
P.Madura P.Jawa P.Bali P.Bali
No Posisi Titik Suhu (⁰C) Lintang Bujur 4 7 :11,406 112:  46,746 29,87 7 :11,386 112:  46,728 30,87 7 :11,364 112:  46,690 29,87 5 7 :11,120 112:  46,690 31,35 7 :11,107 112:  46,690 30,67 7 :11,093 112:  46,690 31,73 6 7 :10,852 112:  46,695 31,16 7 :10,845 112:  46,671 31,53 7 :10,837 112:  46,631 31,42 7 7 :10,584 112:  46,749 30,91 7 :10,575 112:  46,732 31,63 7 :10,560 112:  46,677 29,54 8 7 :10,313 112:  46,707 30,85 7 :10,307 112:  46,683 29,91 7 :10,295 112:  46,645 29,79 9 7 :10,042 112:  46,707 30,15 7 :10,038 112:  46,683 30,69 7 :10,38 112:  46,662 31 10 7 :9,765 112:  46,715 30,52 7 :9,763 112:  46,710 30,07 7 :9,762 112:  46,697 31,64
Hasil  dari  pengukuran  SPL  pada  tabel  diaatas menujukkan bahwa:
a. Rata-rata SPL di perairan Selat Madura berkisar antara 29-31:C pada tanggal  18 Oktober 2010.
b. Suhu tertinggi dari pengambilan sampel diatas adalah  32,32:C  dan  suhu  terendah  adalah 29,53:C.
c. Pada  grafik    SPL  gambar  4  di  bawah  ini, ditunjukkan bahwa SPL yang berada di daerah sekitar  pantai  cenderung  lebih  tinggi  daripada daerah tengah lautan. Hal ini dikarenakan suhu yang  terdapat  di  daerah  sekitar  garis  pantai masih  terpengaruh  suhu  daratan.  SPL  di daerah estuary lebih  bervariasi  daripada  suhu permukaan  di  laut  lepas,  karena  biasanya volume  air  di  estuari  lebih  kecil  dengan  luas permukaan yang lebih besar. Dengan demikian pada  kondisi  atmosfer  yang  ada,  air  estuari lebih  cepat  panas  dan  lebih  cepat  dingin (Nybakken, 1992).
Gambar 4. Fluktuasi SPL di Titik-titik Groundtruth
Analisis  Perbandingan  SPL  Hasil Groundtruth dengan SPL Citra
Pada  analisis  ini  dilakukan  perataan  data groundtruth, karena  terdapat  3-5  koordinat  yang terletak pada piksel yang sama pada citra. Untuk nilai SPL pada 1 piksel di citra juga memiliki 1 data SPL,  sehingga  untuk  beberapa  nilai  SPL  hasil groundtruth yang  terletak  pada  piksel yang  sama dilakukan  perhitungan  rata-rata  SPL.  Hal  ini karena  tidak  terdapat  data  yang  merupakan outlier atau data pencilan. Nilai tengah / rata-rata adalah ukuran lokasi yang paling umum digunakan dalam  statistika  (Walpole,  R.E.,  1995).  Ukuran ini mudah  dihitung  dan  memanfaatkan  semua informasi yang dimiliki (Walpole, R.E., 1995).

## Tabel  3.  Pengelompokkan  SPL  di  Lapangan Berdasarkan Piksel Citra
No. Titik Groundtruth SPL Lapangan (⁰C) No. Piksel SPL Citra (⁰C) 1 31,92 1 32,70 2-3 30,44 2 30,20 4-5 30,73 3 30,44 6-7 31,03 4 29,81 8-9 30,40 5 30,18 10 30,74 6 30,60 Rata-rata 30,88 30,53
Terdapat  interval  suhu  antara  29-31:C  untuk  SPL di  lapngan,  sedangkan  untuk  SPL  citra  interval suhu  berkisar  antara  29-32:C.    Dapat  dilihat bahwa  dari  kedua  data  diatas  terdapat  selisisih sebesar  0,35:C  dimana  SPL  hasil  pengolahan  dari citra  menujukkan  suhu  yang  lebih  rendah daripada suhu di lapangan. Namun secara umum pola  fluktuasi  antar  titik  di  citra  dan  di  lapangan
hampir  sama.  Gambar  5  grafik  dibawah  ini menunjukkan  bahwa  pada  kedua  data,  SPL  pada titik  pertama  adalah  yang  tertinggi.  Hal  ini diakibatkan  posisi  titik  pertama  yang  berada disekitar  garis  pantai,  sehingga  SPL  masih dipengaruhi oleh suhu daratan.

## Gambar 5 Grafik Perbedaan SPL Pada Citra dengan SPL di lapangan
Uji Validasi Pada uji validasi ini dilakukan dengan membandingkan  data  hasil  suhu groundtruth dengan  suhu  hasil  pengolahan  citra.  Pada  uji validasi  ini  dihasilkan  nilai  R 2 =0,7191  yang divisualisasikan pada Gambar 6 dibawah ini.

## Gambar 6 Diagram Pencar Perbandingan SPL Citra dengan SPL Lapangan
Model  matematis  yang  dapat  menjelaskan perbandingan kedua data ini adalah persamaan y =1,5676x-1,749. Nilai  R 2 =  71,91%  menujukkan hubungan  yang  positif  antara  data  citra  dengan data lapangan. Dari nilai R ini menjelaskan bahwa variabilitas dari data citra untuk dapat menggambarkan data di lapangan adalah sebesar 71,91%.  Nilai R 2 yang mendekati satu  atau 100% menunjukkan  hubungan  yang  positif,  sebaliknya
jika  R 2 mendekati  nol  maka  memiliki  hubungan jelek.  Dari  hubungan  ini  dijelaskan  bahwa sebagian  besar  SPL  di  lapangan  dapat  dijelaskan oleh  citra,  sedangkan  sisanya  sebesar  28,09% adalah  faktor-faktor  lain  yang  tidak  diamati  oleh citra.

## Analisis Hasil Algoritma
Dari  hasil  pengolahan  yang  ditunjukkan  tabel  4 didapatkan  bahwa  suhu  di  Selat  Madura  yang tertinggi  adalah  pada  bulan  Oktober  2006.  Pada bulan tersebut SPL hasil algoritma adalah 43,96:C, dimana  titik  tersebut  berada  di  sekitar  garis pantai.  Menurut  BMG  Tanjung  Perak  Surabaya, SPL  di  Indonesia  berkisar  antara  28-30:C.  Jika dilihat  dari  waktu  atau  musimnya,  pada  saat  itu lumpur panas Sidoarjo telah dialirkan langsung ke kali Porong. Pada saat itu, lumpur tepat dialirkan ke kali Porong dimulai pada 27 September 2006.
Namun  jika  dikorelasikan  dengan  fenomena lumpur Sidoarjo, Nilai suhu hasil algoritma di titik ini terlalu tinggi atau terjadi anomaly suhu. Hal ini dikarenakan nilai SPL di perairan Indonesia hanya berkisar  antara  28-30:C.  Anomali  suhu  hasil algoritma  ini  dapat  disebabkan  oleh  koefisien yang  digunakan  dalam  algoritma  SPL.  Dalam pemakaian algoritma SPL, tidak semua perairan di Indonesia  ini  cocok  dengan  koefisien  yang digunakan.

## Tabel 4. SPL Citra Terra/MODIS
Tanggal Citra Nomor Piksel 1 2 3 4 5 6 10/01/2005 28,77 28,41 29,01 30,21 31,06 32,31 15/04/2005 31,89 29,91 28,99 28,94 28,83 29,87 2/07/2005 27,61 27,52 26,91 27,08 27,67 29,05 6/10/2005 37,30 33,20 30,37 29,81 31,04 32,31 13/01/2006 33,52 30,22 28,50 27,80 27,97 28,33 28/04/2006 32,97 27,94 24,52 23,00 20,57 20,36 26/072006 38,13 34,83 29,90 26,79 27,59 29,21 14/10/2006 43,96 38,16 33,87 29,74 32,63 41,96 18/01/2007 31,98 28,87 26,24 24,91 25,36 25,38 1/04/ 2007 30,63 27,93 26,95 25,75 25,88 27,12 4/07/2007 30,53 29,07 27,96 27,79 27,93 27,90 1/10/2007 38,37 30,87 28,91 29,54 35,49 39,65 12/01/2008 30,92 29,03 27,88 27,61 27,83 28,60 10/04/2008 28,01 27,96 27,81 27,95 27,58 27,13
Tanggal Citra Nomor Piksel
1 2 3 4 5 6 6/07/2008 36,06 32,57 29,46 28,01 28,24 31,03 5/10/2008 36,85 30,52 28,07 27,89 28,91 36,66 3/01/2009 34,05 N/A 29,85 29,14 28,84 29,84
29/04/2009 32,35 30,62 29,85 30,03 30,20 30,99 2/07/2009 31,61 28,05 26,61 26,96 27,71 29,77 17/10/2009 32,93 29,91 29,90 29,83 30,05 32,57 3/01/2010 N/A 31,68 31,15 29,19 29,32 32,99 12/04/2010 23,42 24,41 22,47 21,47
21,13 19,75 21/07/2010 31,48 28,37 27,91 28,43
29,33 30,69 20/10/2010 32,70 30,20 30,44 29,81 30,18 30,60
Pada tabel diatas terdapat nilai yang terekam oleh citra / Not Available (N/A) Value , yaitu pada bulan Januari  2009  dan  Januari  2010. Hal  ini dikarenakan  citra  pada  bulan  tersebut  banyak diliputi  awan  karena  tingginya  curah  hujan  di bulan  Januari.  Walaupun  telah  dilakukan  seleksi citra,  namun  pengaruh  awan  yang  terdapat  di lautan belum dapat dihilangkan. . Pada posisi pixel tersebut  terdeteksi  oleh  awan,  sehingga  saat proses cloud  masking, posisi  tersebut  menjadi N/A .

## Analisis Pola SPL Bulanan
Pola bulanan didapatkan dengan membandingkan SPL  satu  bulan  selama  6  tahun.  Dari  SPL  hasil pengolahan citra didapatkan pola SPL seperti pada grafik pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 8 Pola Bulanan SPL Selama 6 Tahun
Dari  semua  citra  satelit  MODIS  pada  bulan Januari,  umumnya  terdapat  banyak  tutupan awan.  Karena  itu,  pada  bulan  Januari  umumnya SPL lebih rendah jika dibandingkan bulan Oktober. Dari  pengamatan  BMKG  Maritim  Tanjung  Perak Surabaya  curah  hujan  yang  turun  pada  bulan Januari  relatif  tinggi  tiap  tahunnya,  biasanya melebihi 150 mm.
Pola SPL yang paling fluktuatif terjadi pada bulan April,  dimana  interval  suhunya  relatif  rendah, yaitu  antara  22-29..  Biasanya  bulan  April merupakan musim peralihan atau pancaroba awal tahun dimana pada bulan ini terjadi peralihan dari iklim  penghujan  ke  musim  kemarau.  Namun sepanjang  tahun  2010,  terjadi  perubahan  cuaca yang  tidak  menentu.  Menurut  pengamatan  BMG Maritim Tanjung Perak Surabaya, sepanjang tahun 2010 jumlah curah hujan lebih tinggi dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya,  yaitu sebesar  2190,2  mm.  Tingginya  curah  hujan  pada April  2010  ini  mengakibatkan  adanya  tutupan awan  yang  tebal  di  daerah  penelitian,  sehingga SPL yang dihasilkan oleh citra tidak akurat.
SPL pada  bulan  Juli menujukkan pola naik-turun yang teratur selama enam tahun. Bulan Juli untuk sebagian besar wilayah Indonesia telah memasuki musim kemarau.
Bulan  Oktober  menujukkan  fluktuasi  SPL  selama enam  tahun  yang  signifikan.  Kenaikan  dan  suhu tertinggi  tertinggi  terjadi  pada    bulan  Oktober 2006.  Dari  grafik  pola  SPL  bulanan  tersebut menujukkan  bahwa  biasanya  dalam  satu  tahun suhu  tertinggi  terjadi  bulan  Oktober.  Kecuali untuk grafik pola SPL tahun 2008 dimana SPL pada bulan  Oktober  mengalami  penurunan.  Pada  saat musim  pancaroba,  angin  biasanya  lemah  dan permukaan  laut  akan  tenang  sehingga  proses pemanasan  di  permukaan  terjadi  sangat  kuat. Akibatnya  pada  musim  pancaroba  suhu  lapisan permukaan mencapai maksimum (Nontji, 2002).

## Analisis Pola SPL Tahunan

## Gambar 9 Pola Tahunan SPL Selama 6 Tahun
Hasil dari pola SPL tahunan sangat bervariatif. Hal ini  dapat  dilihat  dari  fluktuatifnya  grafik  SPL selama enam tahun. Dari gambar diatas diketahui bahwa  pola  pada  tahun  2005  hampir  mirip dengan  pola  pada  2009.  Dimana  pada  kedua tahun ini, suhu tertinggi terjadi pada Oktober, dan suhu  terendah  pada  Juli.  Tahun  2007  dan  2008 memiliki  pola  yang  berbeda  dengan  pola-pola lainnya.  Grafik  pada  tahun  2007  cenderung  naik, artinya  SPL  mengalamai  kenaikan  sepanjang tahun.  Pada  tahun  2006  dan  2010  pola  SPL  yang ditunjukkan  sama,  yaitu  mengalami  penurunan SPL  di  bulan  April  selanjutnya  mengalami kenaikan.  Pola  pada  dua  tahun  ini  adalah  yang paling  fluktuatif  di  banding  dengan  pola  tahunan lainnya.  Interval  suhu  selama  satu  tahun  pada tahun  2006  berkisar  antara  24-33:C,  sedangkan selama  tahun  2010  dari  hasil  algoritma menujukkan  suhu  berkisar  antara  22-31:C. Keduanya memiliki interval sebesar 9:C, angka ini terlalu  besar  untuk  perbedaan  suhu  selama  satu tahun,  karena  pada  kondisi  normalnya  suhu perairan  di  Indonesia  adalah  28-30:C.    Curah hujan  yang  turun  sepanjang  tahun  2010  lebih tinggi  jika  dibandingkan  data  curah  hujan  tahun- tahun  sebelumnya,  yakni  sebesar  2190,2  mm. Kondisi  inilah  yang  mengakibatkan  fluktuatifnya pola tahunan SPL pada tahun 2010.

## Analisis Pola SPL dari 24 Titik
SPL  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  tersebut memperlihatkan bervariasinya suhu yang dihasilkan  dari  pengolahan  algoritma  MODIS. Meskipun  data  yang  terekam  pada  citra  memiliki temporal  yang  sama,  namun  hal  ini  belum menjamin  kesamaan  suhu  atau  pola  masing- masing  titik.  Tutupan  awan  juga  berpengaruh terhadap  nilai  SPL,  karena  dapat  mempengaruhi ada tidaknya data nilai di masing-masing titik.

## Gambar 10. Pola dari seluruh titik selama 6 tahun

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  SPL  menggunakan  satelit TERRA  MODIS  dapat  disimpulkan  beberapa  hal berikut  ini  :Perbandingan  antara  data  SPL  hasil pengolahan  citra  dengan  hasil groundtruth menghasilkan  R 2 =  71,91%.  Hal  ini  menujukkan hubungan  yang  positif  anatara  data  citra  dengan data groundtruth.
Pola tahunan SPL yang relatif tinggi selama enam tahun  terjadi  pada  tahun  2006.  Pola  SPL  pada musim  penghujan  umumnya  lebih  rendah daripada  musim  kemarau,  hal  ini  dimungkinkan karena  banyaknya  curah  hujan  yang  turun  pada musim penghujan sehingga menurunkan nilai SPL. Pola  bulanan  yang  paling  fluktuatif  ditunjukkan oleh  bulan  April  (pancaroba  awal  tahun)  dan Oktober  (pancaroba  akhir  tahun.  Umumnya  SPL yang  terletak  disekitar  garis  pantai  lebih  tinggi dibandingkan titik lainnya. Faktor yang dimungkinkan mempengaruhi SPL di Selat Madura antara  lain  musim,  intensitas  cahaya  matahari, curah hujan, dan angin..

## DAFTAR PUSTAKA
Handani, L. 2008. Studi Perbandingan Suhu Permukaan Laut  dari  Data  Citra  MODIS  dengan  Data  Argo Float  di  Selatan  Jawa-Bali. Surabaya  :  Penelitian Program Studi Geomatika, ITS.
Brown,  O.B  dan  P.J,  Minnet.  1999. Modis  Infared  Sea
Surface Temperature Algorithm, Algorithm Teoritical  Basis  Document  (ATBD)  25  Version    2.0 . University of Miami.
LAPAN. 2010. Perubahan  Iklim Indonesia . < http://iklim.dirgantara-lapan.or.id/  >.  Dikunjungi pada tanggal 29 Maret 2011, Jam 11.00 WIB.
Nontji,  A.  (edisi  revisi  cetakan  kelima)  2007. Laut Nusantara. Jakarta: Djambatan.
Nybakken,  J.W.  1992. Biologi  Laut  :  Suatu Pendekatan Ekologis. Jakarta: P.T. Gramedia Pustaka Utama.
Purba,  M.  dan  A.  S.  Atmadipoera.  2005 .  Variabilitas Anomali  Tinggi  Paras  Laut(TPL)  dan  Arus Geostropik  Permukaan  antara  L.  Sulawesi,  S. Makassar  dan  S.  Lombok  dari  Data  Altimeter TOPEX/ERS2. Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan  dan Perikanan Indonesia.
Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital . Jakarta: Grasindo.
Ramdhani, Meirita. 2009. Analisis Sebaran Konsentrasi Klorofil-a  dengan  Menggunakan  Citra  MODIS  di Perairan  Teluk  Jakarta  Tahun  2004 .  Bandung  :
Program Studi Oseanografi, Fakultas Imu Kebumian dan Teknologi Mineral, ITB.
Walpole, E.R. 1995. Pengantar Statistika . Jakarta : P.T. Gramedia Pustaka Utama.